4 Xu hướng học phân tích dữ liệu mới trong tương lai

1. Sự lên ngôi của Python – Xu hướng mới trong học phân tích dữ liệu

R là ngôn ngữ lập trình đã có chỗ đứng vững chắc trong ngành Phân tích Dữ liệu. Tuy nhiên, xu hướng học phân tích dữ liệu của thời đại mới là những ngôn ngữ thân thiện với người dùng hơn. Vì vậy, Python được dự đoán sẽ sớm soán ngôi R. Ưu điểm lớn nhất của Python là tính đa năng, phù hợp với mọi loại hình kinh doanh. Thêm nữa, đối với cùng một mục đích, số dòng code cần dùng của Python thấp hơn nhiều so với R. Vì vậy, Python dễ tiếp cận và sử dụng hơn, đặc biệt là đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm về coding và học phâ tích dữ liệu. Ngoài ra, Python có khả năng tự động liên kết các loại data – một tính năng vô cùng hữu dụng trong phân tích dữ liệu. Python còn có Nguồn thư viện “khủng” hỗ trợ người dùng trong các thao tác, và còn có khả năng dễ dàng tích hợp với các phần mềm hiện có, trong khi R lại là một hệ sinh thái khép kín hơn.

2. Tính cá nhân hóa trở thành từ khóa – Xu hướng điển hình mới của học phân tích dữ liệu

Khi người dùng ngày càng phụ thuộc vào các thiết bị điện tử, bức “chân dung số” của họ càng hiện rõ trên nền tảng trực tuyến dưới dạng dữ liệu. Vì vậy, các doanh nghiệp tập trung vào việc hiểu người dùng và tạo ra giá trị dựa trên nền tảng đó. Ngành Khoa học Dữ liệu sẽ tập trung vào việc xác định đúng thời điểm và nền tảng phù hợp để thu hút khách hàng tiềm năng cũng như giữ chân khách hàng hiện hữu.

3. Xu hướng dữ liệu thời gian thực (Real-time data)

Xu hướng mới nhất của học phân tích dữ liệu của năm 2021 là khả năng testing tự động theo thời gian thực – một bước chuyển mình từ cách phân tích dữ liệu truyền thống. Các công ty hiện đã có thể tương tác với khách hàng sử dụng sản phẩm, dịch vụ một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn và đưa ra phản hồi ngay lập tức. Theo Seagate, đến năm 2025, cứ mỗi 18 giây, sẽ có 75% dân số tương tác với dữ liệu. Vì vậy, việc tăng tốc độ phân tích dữ liệu và các phản ứng theo sau là rất cần thiết.

4. Phân tích Đồ thị (Graph Analytics) – Xu hướng học phân tích dữ liệu đang thịnh hành

Các công nghệ đồ thị hiện đang được sử dụng tương đối rộng rãi để giải thích và diễn giải dữ liệu. Đồ thị là một cách hiệu quả để thể hiện những mối quan hệ và các điểm tương đồng giữa đối tượng khách hàng và sản phẩm mà không cần chuyển đổi dữ liệu thành dạng code, từ đó cắt giảm thời gian đáng kể cho quá trình phân tích dữ liệu. Thêm vào đó, đồ thị chỉ ra những điểm bất thường và các xu hướng từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp có thể nhìn thấy bức tranh tổng quan về tình hình kinh doanh.Bên trên là 4 xu hướng học phân tích dữ liệu chính trong tương lai của ngành Khoa học dữ liệu. Datapot mong rằng qua bài viết này, bạn sẽ có cho mình được cái nhìn toàn cảnh cũng như nắm bắt được các xu hướng của ngành này trong tương lai. Ngoài ra, bạn còn có thể tham khảo các khóa học về Data của Datapot tại đây.